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Azure 函数模式指南
azure-functions
sickn33/antigravity-awesome-skills
193
聚焦 Azure Functions 的 .NET 隔离运行、Node.js v4 与 Python v2 模式,剖析禁忌用法并提供异步与性能优化建议,辅助构建可靠无服务器流程。
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Azure Java 身份认证
azure-identity-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
231
通过 Microsoft Entra ID 为 Java 应用接入 Azure 服务身份认证,提供默认凭证、托管身份、服务主体(密钥/证书)、命令行、浏览器、设备及环境变量等多种流,覆盖本地开发到云端部署。
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Azure Java 身份认证
azure-identity-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
231
通过 Microsoft Entra ID 为 Java 应用接入 Azure 服务身份认证,提供默认凭证、托管身份、服务主体(密钥/证书)、命令行、浏览器、设备及环境变量等多种流,覆盖本地开发到云端部署。
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Azure 身份认证 SDK 指南
azure-identity-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
239
面向 TypeScript 应用的 Azure 身份认证指南,涵盖默认凭证链、托管身份、服务主体(密钥/证书)、交互式登录、定制凭证以及 bearer token 适配。
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Azure 密钥库证书管理
azure-keyvault-certificates-rust
sickn33/antigravity-awesome-skills
263
Rust 版 Azure Key Vault Certificates SDK,可通过 Entra ID 验证创建、导入、更新、查询及删除证书,并支持证书策略与生命周期管理,适用于开发与生产环境的安全操作。
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Azure API 管理 SDK
azure-mgmt-apimanagement-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
470
通过 Azure.ResourceManager.ApiManagement .NET SDK 在 ARM 层创建和管理 API 管理服务、API、产品、订阅、策略与用户,适合基础设施即代码与自动化部署场景。
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Azure API 管理工具包
azure-mgmt-apimanagement-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
用于使用 Python 编排 Azure API 管理服务、API、产品、订阅与策略的 SDK,便于创建服务、导入 API、设置策略及命名值配置。
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Arize AI 可观测性 SDK
azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
474
通过 Azure 资源管理器 .NET SDK 管理 Arize AI 可观测性与评估组织,涵盖组织的增删查改、市场订阅配置、凭证与异步长操作处理,以及重试与资源标识等实践,方便构建完整资源生命周期。
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MongoDB Atlas ARM 管理
azure-mgmt-mongodbatlas-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
85
在 Azure 资源管理器中以 ARM 资源形式管理 MongoDB Atlas 组织,并通过 Azure Marketplace 打通账单,支持创建、查看、更新与删除组织的全流程操作。
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MongoDB Atlas ARM 管理
azure-mgmt-mongodbatlas-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
85
在 Azure 资源管理器中以 ARM 资源形式管理 MongoDB Atlas 组织,并通过 Azure Marketplace 打通账单,支持创建、查看、更新与删除组织的全流程操作。
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Azure ML部署助手
azure-ml-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
自动响应 Azure ML Deployer 相关需求,提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验,便于快速落地机器学习上线。
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Azure ML部署助手
azure-ml-deployer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
自动响应 Azure ML Deployer 相关需求,提供从模型推理、部署流程到监控与生产化的规范化指导、代码与配置生成及校验,便于快速落地机器学习上线。
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